人工智能正在蓬勃发展。未来，得益于生成式人工智能，一些聊天机器人将能够不依赖脚本答案来生成响应。但在实现这一目标之前，对聊天机器人的教育和培训至关重要。今天，你的任务是向聊天机器人提供正确的信息，以便它能够给出正确的答案。
为了实现这一点，知识库是一个强大的盟友。让我们以决策树中还没有脚本响应或对 NLP 理解不够的用户查询为例。理解偏差在聊天机器人的整个生命周期中都存在。
通过利用动态常见问 商店 题解答等知识库，机器人可以找到缺失的信息。聊天机器人和知识库之间的互补性使得提供更好的客户体验成为可能。
让我们以新闻行业的一位客户为例，他希望续订杂志。他询问聊天机器人下一步该做什么。如果聊天机器人尚未接受过回答此查询的训练，请不要惊慌：它能够在动态常见问题解答中找到答案并将其传送给用户。完美地提供统一的对话体验，同时节省客户的时间！
聊天机器人：ChatGPT 时代面临哪些挑战？
截至 2023 年 3 月，ChatGPT在 客户正在寻找在线销售专家 全球已拥有超过 1.86 亿个用户帐户（来源：Similarweb）。围绕人工智能的热情正在撼动许多领域。但是自我护理和聊天机器人又如何呢？
在开始实践之前，需要了解一些理论。 ChatGPT（与许多新工具一样）属于生成式 AI家族。这些机器学习模型在大型数据集上进行训练并使用反向传播算法。换句话说，这些工具是在一个有限的时间内（ChatGPT 是 2022 年 1 月）的庞大数据库上进行训练的，以回答问题。
但ChatGPT和其他当前模型都存在一些局限性。它们依赖美国，而美国在数据的使用、保护和处理方面存在问题。没有通用使用条款 (GTU)，并且该工具依赖于其自身的单一技术来源。最后，响应的质量并不总是达到标准：使用 ChatGPT 时，持续的幻觉现象尤为突出。
这些障碍也许有一天会被消除
在一个由自然语言处理（NLP）博士领导的研发实验室内，Smart Tribune 已经致力于此研究多年。我们研究所有主要的语言和人工智能模型，以限制幻觉、保护数据并提高我们的自我护理工具提供的响应质量。
对于人工智能的预测 电话行销名单 是乐观的。几年后，各个公司在不同层面上都会需要它。但今天我们可以预测生成式人工智能的未来。
我们的建议？现在就开始研究您的知识库，使其成为全面而完整的资源。您未来的工具（聊天机器人、常见问题解答或任何其他人工智能工具）将能够在未来依赖它来提供最相关和最准确的答案。
你明白了：在 ChatGPT 时代，自我护理的地位不会受到威胁。相反 ！通过创建知识库和聊天机器人来预测未来。这就是你在游戏中领先的方式，及时向人工智能提供你自己的（经过验证和安全的）信息。